《生物分子纖維的冷凍電鏡圖像分析技術研究》是依託清華大學，由李耀旺擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：生物分子纖維的冷凍電鏡圖像分析技術研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：李耀旺
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
冷凍電子顯微鏡技術促進了結構生物學的發展，生物分子結構解析不在局限於晶體學方法。軟體和硬體技術的更新疊代使得基於冷凍電子顯微鏡的單顆粒分析技術能夠解析出近原子解析度的結構。生物分子形成的螺旋體纖維，是單顆粒分析技術中特殊的對象。不同於冰層中的孤立的分子，纖維重構需要測定其精確的螺旋參數，方可到達高解析度的結構。為此，螺旋參數是纖維結構重構的關鍵因素。然而，纖維的多態性，以及樣品的不均一性給參數測定帶來極大的困擾。因此，本項目通過圖像處理，機器學習（深度學習）等技術解決重構中的螺旋參數問題。本項目研究將有利於纖維結構重構，以期獲得高解析度的結構。
結題摘要
螺旋體重構雖然歷史悠久，但是螺旋體的螺旋對稱性測定仍然具有挑戰性。即使是高度規則的螺旋體，例如菸草花葉病毒，要想測定其螺旋對稱性，依舊是困難的，如何做衍射標定，以及從多種可能性中找到正確的對稱性，即使有經驗的研究人員也是一種挑戰。冷凍電鏡的出現，極大的推動了結構生物學的發展，更多柔性的螺旋蛋白纖維的結構測定成為可能，但其柔性的特點，從衍射空間獲取的信息變得更少，螺旋對稱性的測定更具有挑戰性。本項目基於晶體學和圖像分析技術，分析估計螺旋對稱性。對於規則的螺旋體而言，基於傳統的Fourier-Bessel方法開發輔助程式計算出各種可能性的螺旋對稱性；對於柔性的纖維，通過統計和相關分析計算，以及衍射空間信息估計對稱性信息。通過一年的實踐，開發了一款專門用於螺旋體對稱性測定的圖形分析程式Picker，從螺旋體的挑選到螺旋參數測定(https://github.com/lyw8120/picker)。Picker程式能夠方便地顯示圖像，並對圖像進行分析，手動或通過機器學習挑選纖維，Fourier-Bessel方法用於規則螺旋體的分析，統計和相關分析用於柔性纖維的分析。先後成功地測定了大豆凝結素(soybean agglutinin)的結構和帕金森症中澱粉樣沉澱alpha-synuclein的突變型E46K的結構（Nature Communication，處於第一輪修改階段，同時發布到預印網站，doi: https://doi.org/10.1101/870758）。 本程式極大地減輕了科研人員的工作量，缺乏經驗的科研人員亦能夠快速上手，並提高了螺旋對稱性測定的準確性，降低了螺旋體重構的難度。
